Datasets e machine learning: conheça suas características

Conjuntos de dados são utilizados para que sistemas possam aprender e identificar um determinado tipo de padrão. Para que essa aprendizagem aconteça, o sistema precisa ser alimentado com as informações adequadas, que são selecionadas visando um resultado específico. A partir disso, é possível resolver uma grande quantidade de problemas sem intervenção humana.

Datasets e machine learning: conheça suas características

O conceito de Machine Learning (ML) se dá através do desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender e detectar padrões. Para que esses algoritmos funcionem, eles precisam ser alimentados por uma série de dados que, se programados da maneira correta, conseguem fazer com que o mecanismo funcione com pouca ou nenhuma interação humana. Os conjuntos destes dados recebem o nome de Datasets.

De acordo com Luis Felipe Zeni, Deep Learning Engineer da Pix Force, responsável por competências fortes de engenharia de software, Datasets se definem como uma coleção de dados anotados com supervisão necessária para treinar algum tipo de modelo baseado em Machine Learning (ML). Dentro da Pix Force, estes modelos são fundamentados no conceito de Redes Neurais.

Recentemente falamos sobre Redes Neurais, mecanismos que, através de ML, distribuem informações de modo semelhante ao cérebro humano. Dentro do Machine Learning, é possível que os elementos de processamento se reúnam para interpretar informações de forma paralela, trabalhando através de camadas. Os Datasets então são o material que alimenta estas camadas.

Quer entender o que são e como funcionam as Redes Neurais? Veja aqui.

Conheça o processo de treinamento baseado em datasets

Para compreender como Redes Neurais utilizam Datasets para seres treinadas, precisamos entender o conceito de anotações. Anotações são os critérios diferenciais que definem o resultado esperado através de um processo de Redes Neurais.

Elas funcionam como modelos do tipo de respostas que se deseja ao final do desempenho, e podem se dividir entre classes, pontos, bounding boxes, polígonos, imagens e muito mais.

Datasets e machine learning: conheça suas características
Exemplo de imagem com anotação

Anotações de classes servem para classificar um aspecto específico de uma imagem. Por exemplo, se o objetivo do processo é diferenciar o que são imagens de cachorros do que são imagens de gatos, as anotações utilizadas devem ser imagens de cachorros e gatos.

Quanto mais ricas forem as anotações, mais material a rede terá para entender a diferença entre os dois aspectos, e melhores serão as respostas finais.

Ainda em relação às anotações, Zeni destaca que alguns critérios devem ser levados em conta. A qualidade das imagens torna-se muito importante, já que detalhes do cachorro e do gato, utilizando o exemplo dado acima, precisam ficar evidentes.

É importante também que haja o mínimo de 500 amostras para cada classe, e que elas sejam igualmente distribuídas entre os tipos de respostas que se espera. Iluminação e espaço físico também devem ser levados em consideração, e é muito importante que os responsáveis por colher as anotações sejam bem orientados.

Backpropagation, o neurônio mais importante de uma rede

Backpropagation é o método de reajuste dos pesos das Redes Neurais, ou seja, quando se chega a um resultado após um treinamento. A partir daí é calculada uma taxa de erro chamada Loss, que é onde os pesos entre os neurônios são reajustados.

A principal função do Backpropagation é corrigir os pesos de todas as camadas, partindo da saída até a entrada. Isso acontece através de um erro calculado, e o Backpropagation funciona angulando as entradas e saídas das redes neurais, dentro de um processo de Deep Learning. Para isso, são necessárias duas fases: a forward pass (passo para frente) e a backward pass (passo para trás).

Na fase forward pass (treinamento), obtém-se a previsão da saída, ou seja, é quando se prevê através das anotações inseridas qual resultado final vai ser entregue pela rede. Esta fase também é conhecida como fase de propagação.

Já a backward pass identifica o gradiente da função de perda na camada final, o que garante a regra de cadeia, que atualiza os pesos de todas as camadas da rede como se fosse um calibre.

Entenda a aplicação na prática: datasets e machine learning

As Redes Neurais são utilizadas principalmente para criar sistemas de Inteligência Artificial (IA). Quando falamos sobre as anotações necessárias para criar este sistema de Machine Learning (ML), falamos também sobre Visão Computacional, já que os padrões são definidos através de imagens.

A utilidade de uma Rede Neural é semelhante a de todas as máquinas criadas pelo homem: poupar tempo e potencializar um determinado resultado final.

Ainda não aprendeu sobre Inteligência Artificial e Visão Computacional? Aprenda aqui.

Entre os exemplos práticos de aplicação de Redes Neurais, podemos citar a previsão do tempo, em que informações sobre a velocidade do tempo, formação de nuvens e histórico de chuvas são inseridas, e é calculada uma resposta que prevê o clima dos dias seguintes.

Da mesma forma acontece o exemplo dentro da Visão Computacional: a rede compreende as informações de imagens e pode classificá-las ou separá-las a partir da informação que elas contêm. Estes sistemas são capazes de resolver uma grande quantidade de problemas, incluindo a identificação de Equipamentos de Proteção Individual (EPIs) e a temperatura corporal de trabalhadores.

Criado pela startup Pix Force, o Pix Thermo funciona fazendo a identificação automática de especificidades relacionadas à segurança. A solução, que é considerada 100% eficaz, sana uma dor identificada durante a pandemia de covid 19: proteger ao máximo os funcionários e colaboradores da empresa.

A função do dispositivo é, através de sensores específicos, realizar a medição de temperatura corporal de forma rápida e confiável. Da mesma forma, ele também utiliza o reconhecimento de padrões para fazer identificação facial e leitura de documentos.

Assim, o funcionário é corretamente identificado, tem uso de (EPIs) avaliado e sua temperatura conferida. A ideia é que o Pix Thermo consiga validar várias questões de forma rápida e eficaz, aplicando a tecnologia na resolução de dores latentes do mercado.

Quer continuar aprendendo? Veja aqui como é criado um sistema de Visão Computacional.

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